kelebihan dan kekurangan Data Driven vs Data Informed

Pengambilan keputusan dalam dunia pemasaran merupakan langkah krusial yang dapat memengaruhi kesuksesan sebuah bisnis. Dua pendekatan yang sering digunakan dalam pengambilan keputusan pemasaran adalah data driven dan data informed. Meskipun keduanya menggunakan data sebagai salah satu faktor utama, namun terdapat perbedaan mendasar antara keduanya.

Pendekatan Data Driven dalam Pemasaran

Pendekatan data driven dalam pemasaran adalah strategi yang mengandalkan data sebagai sumber utama untuk mengambil keputusan. Dalam pendekatan ini, setiap aspek dari strategi pemasaran bergantung pada interpretasi data yang tersedia. Tujuan utama dari pendekatan ini adalah untuk mencapai hasil yang lebih objektif dan terukur.

1. Kelebihan Data Driven

Saat menerapkan strategi pemasaran berbasis data driven, Anda pasti akan melakukan analisis menyeluruh terhadap data dan angka yang diperoleh, baik dari Google Analytics, informasi dan interaksi di media sosial, maupun data lain yang dihasilkan oleh alat-alat pemasaran digital yang digunakan. Data ini akan dipantau dan diproses dengan cermat dalam periode waktu tertentu, sehingga hasil akhir yang diperoleh menjadi lebih akurat.

Pendekatan data driven marketing cenderung lebih fokus pada analisis perkembangan pemasaran dalam skala kecil, seperti pengaruh suatu iklan terhadap audiens atau calon pelanggan dalam melakukan tindakan tertentu yang diharapkan, atau penentuan jenis artikel yang dapat mengarahkan pelanggan menuju halaman konversi yang memiliki panggilan aksi untuk melakukan pembelian. Pendekatan ini mencegah adanya bias pribadi karena berdasarkan pada data yang akan memberikan panduan tentang langkah yang harus diambil, sambil mengabaikan intuisi yang bisa jadi tidak efisien. Selain itu, keuntungan lain dari pendekatan data driven adalah kemampuannya dalam mengidentifikasi tren dan memprediksi masa depan, serta mengidentifikasi potensi masalah yang mungkin timbul melalui analisis data. Keputusan yang didasarkan pada data juga dapat dievaluasi sebelum dijalankan.

2. Kekurangan Data Driven

Mengandalkan data sebagai satu-satunya faktor dalam pengambilan keputusan dapat mengakibatkan kehilangan gambaran yang lebih luas. Terdapat potensi kekurangan data secara statistik yang dapat mengarah pada pengambilan keputusan yang tidak tepat. Pendekatan data driven idealnya membutuhkan data yang besar dan relevan selama periode tertentu untuk mendapatkan pemahaman yang akurat tentang kondisi pasar. Namun, semakin besar ukuran data, semakin sulit untuk menganalisisnya.

Dalam praktik data driven marketing, seringkali hanya data mentah yang digunakan, yang masih dapat dipengaruhi oleh faktor-faktor lain seperti bot atau alat tertentu yang dapat meningkatkan jumlah likes di Instagram. Hal ini dapat menyebabkan pengambilan keputusan promosi dan pemasaran yang salah berdasarkan data tersebut.

Selain itu, penggunaan data driven marketing yang hanya mengandalkan satu sumber data tanpa analisis dari berbagai faktor lain yang saling berpengaruh juga dapat menyebabkan keputusan strategis yang tidak tepat sasaran.

Pendekatan Data Informed dalam Pemasaran

Pendekatan data informed adalah strategi yang menggabungkan data dengan input lain seperti intuisi, pengalaman, dan wawasan pribadi dalam pengambilan keputusan. Dalam pendekatan ini, data digunakan sebagai salah satu faktor pendukung, bukan satu-satunya faktor yang diandalkan.

1. Kelebihan Data Informed

Keuntungan dari pendekatan data informed adalah kemampuan untuk memperoleh gambaran yang lebih luas. Dengan mengintegrasikan berbagai input lainnya, kita dapat mengembangkan pemahaman yang lebih mendalam terhadap masalah yang dihadapi, sehingga memungkinkan kita untuk menemukan solusi dan membuat keputusan yang lebih baik. Menggabungkan data dengan faktor lain, seperti pengalaman, juga merupakan cara yang sangat efektif untuk menyelesaikan masalah dan menghasilkan ide-ide segar. Keputusan pemasaran akhir menjadi lebih kontekstual dan kreatif karena masih mempertimbangkan berbagai kemungkinan, bukan hanya bergantung pada satu data tertentu. Bahkan dengan data yang terbatas, misalnya hanya dari hasil kuesioner, pendekatan ini tetap dapat digunakan untuk mengambil keputusan pemasaran. Dengan kata lain, pendekatan data informed memiliki dampak yang lebih besar dalam pengambilan keputusan pemasaran, meskipun menggunakan data yang terbatas, namun lebih akurat.

2. Kekurangan Data Informed

Proses pengumpulan data seringkali memakan waktu yang cukup lama sehingga dianggap kurang efektif dan efisien. Jika data dikumpulkan melalui metode feedback dari konsumen, maka akan terjadi beragam pendapat tentang data yang diperlukan, yang dapat membuat pengambilan keputusan menjadi lebih rumit.

Penggunaan pendekatan data informed dalam suatu forum dapat menimbulkan konflik jika keputusan akhir tidak sesuai dengan harapan atau tidak dapat mencapai target yang ditetapkan. Oleh karena itu, penggunaan pendekatan ini sebaiknya dihindari dalam pengambilan keputusan terkait target-target jangka pendek perusahaan. Pendekatan ini mungkin kurang efisien karena mempertimbangkan banyak pendapat dan faktor saat pengambilan keputusan. Selain itu, sulit untuk membuat keputusan karena banyaknya input yang harus dipertimbangkan, sehingga terdapat risiko bias pribadi yang dapat mengganggu proses pengambilan keputusan. Oleh karena itu, diperlukan individu yang berpengalaman dalam pengambilan keputusan untuk mengurangi risiko tersebut.

Data driven lebih cocok untuk keputusan yang membutuhkan obyektivitas dan identifikasi tren, sementara data informed lebih sesuai untuk keputusan yang memerlukan kontekstualitas dan kreativitas. Penggunaan kedua pendekatan ini sebaiknya disesuaikan dengan kebutuhan dan karakteristik bisnis masing-masing. Semoga informasi ini bermanfaat.

Baca juga:

• Strategi Meningkatkan Social Media Engagement
• 5 Perbedaan Social Commerce dan E-Commerce
• 4 Perbedaan Software Engineer dan Software Developer
• Marketing Mix 9P: Konsep Beserta Contohnya

Referensi

1. Kraft-Terry, S. D., & Brown, J. (2023). Data-Informed Planning and Decision-Making. In Academic Advising Administration (pp. 181-194). Routledge.
2. Webber, K. L., & Zheng, H. Y. (2020). Data analytics and the imperatives for data-informed decision making in higher education. Big data on campus: Data analytics and decision making in higher education, 3-29.
3. Webber, K. L., & Zheng, H. Y. (2020). Data analytics and the imperatives for data-informed decision making in higher education. Big data on campus: Data analytics and decision making in higher education, 3-29.
4. Werder, K., Seidel, S., Recker, J., Berente, N., Gibbs, J., Abboud, N., & Benzeghadi, Y. (2020). Data-driven, data-informed, data-augmented: how Ubisoft’s Ghost Recon Wildlands live unit uses data for continuous product innovation. California Management Review, 62(3), 86-102.
5. Hou, L., & Jiao, R. J. (2020). Data-informed inverse design by product usage information: a review, framework and outlook. Journal of Intelligent Manufacturing, 31, 529-552.